• 의료법학
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• 제24권3호
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• pp.59-104
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• 2023

본고는 베버리지 보고서 원문에 담긴 의료보장 및 복지 구상을 검토하고, 베버리지의 기획이 오늘날 영국 NHS를 통해 어떠한 방식으로 현실에서 구현되었는지를 규명하고자 노력한다. 20세기 복지 사회의 근간을 형성한 베버리지 보고서의 영향력을 염두에 둔다면, 보건의료 영역에 관한 베버리지 보고서의 본래적인 기획은 무엇이었으며, 그것이 국가 의료 시스템인 NHS로 얼마나 충실히 계승되어 구현되었는지를 알아보는 과제는 흥미롭지 않을 수 없다. 또한, 보건복지 정책이 현대 국가에서 차지하는 비중을 고려한다면, 베버리지가 제시한 의료보장 기획 및 그 내용이 오늘날까지 이어져 왔는지를 살피는 노력은 시의적절하다. 위의 문제의식을 바탕으로, 본고는 베버리지 보고서에 담긴 의료보장 구상과 NHS를 통한 구현을 다음과 같이 알아본다. 우선 베버리지 보고서의 역사적인 배경을 다루어 베버리지가 제시한 복지체계의 기원을 살피며, 복지 제도의 개혁을 주동한 시대정신의 역할 및 영국 전시생산체제와 응급의료서비스의 경험을 주요 논점으로 부각한다. 그 후 당대의 사회현실로부터 태동한 베버리지 보고서의 의료보장 구상이 무엇인지를 분석하는 단계가 진행되며, 이때 사회복지를 향한 목표와 의료보장에 관한 계획이 주목된다. 마지막으로, NHS의 지향과 운용 방식, 치료 유형, 재활 프로그램을 포함한 현황을 차례로 검토하고 베버리지 보고서와 비교분석하여 저자의 기획이 현실에서 충실하게 구현되었는지를 살핀다. 이 과정에서 본고는 베버리지 보고서 원문은 물론이며, 잉글랜드 NHS 헌법과 1946년 국민보건서비스법을 비롯한 주요 법정책 자료를 참고하여 연구 목적을 달성하고자 노력한다. 본고의 탐구는 단지 베버리지 보고서의 답습에 그치지 아니하고, 현대의 관점에서 복지국가에 대한 베버리지의 기여를 평가하여 되돌아본다는 지점에서 그 의의가 있다. 베버리지 보고서에 담긴 지향과 정책 등을 구조화하여 분석하고, 이를 NHS의 현실에 접목하여 비교분석하는 본고의 서술은 베버리지의 기획이 영국에서 착실하게 구현되었는지를 살피는 적절한 기회를 마련할 수 있다. 더 나아가 본고는 보건의료 분야 복지의 과거와 현재를 비판적인 시각에서 반추하려는 노력의 일환이며, 한국 의료보장 및 복지 관련 법 제도의 미래와 개선을 염두에 두는 건설적인 탐구에 적절한 시사점을 남길 수 있으리라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제27권2호
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• pp.67-106
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• 2012

오늘날 항공운송의 볼륨이 크게 증가함에따라 항공사고도 끊임없이 발생하고 있다. 따라서 항공교통의 핵심가치인 항공교통 안전의 중요성을 새롭게 인식하여야 한다. 이에 항공교통의 기본 인프라로서 공항의 입지, 시설, 장비에 대한 안전성 확보는 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 그러한 차원에서 공항의 건설 또는 개량단계에서 공항개발사업 단계별로 고려되어야 할 안전요소를 현행법과 제도내에서 분석하여 공항시설의 설계, 건설단계에서의 안전성 제고에 대한 소견을 제시하고자 한다. 공항은 물론 항공교통의 안전은 공항시설을 포함하는 공항을 입지, 개발, 설계, 시공, 검사, 관리하느냐에 달려 있는 문제인 것이다. 이는 결국 공항개발계획 단계에서부터 항공안전을 우선 고려하는 입지에 대한 기준 및 전문가 개입 제도화 등에 관한 입법화를 통하여 현대사회가 내포하는 불특정다수에 대한 대형 사회간접자본의 리스크를 예방하는 국가적 책무를 다할 수 있기 때문이다. 아울러 공항개발 과정에서 핵심사항인 공항과 항행안전시설의 설치기준의 명확화는 공항과 공항시설의 안전성을 담보하는 것이라 할 수 있다. 물론 공항과 항행안전시설의 설치기준은 항공교통의 특성상 세계적인 기준이 제시되어 있으나, 이를 국내 입법화하는 과정에서 안전 측면의 기준은 더욱 구체적으로 세분화하여 설계, 시공, 검사 단계에서 이에 대한 혼돈이 발생하지 않게 하는 것도 항공안전을 확보하는 방법으로 검토할 만하다. 항행안전시설의 설치에 대한 기준은 무엇보다 자세히 규정하고 있다. 그러나 항행안전시설 성능적합증명제도와 관련해서는 임의적 규제를 의무적 규제로 변경하고, 제작자는 국내뿐만 국외제작자에게도 증명제도가 적용되도록 하는 것이 항행안전시설의 운용 안전성을 담보하는 방안이라 할 것이다. 물론 항공사고의 많은 부분이 조종사 과실 또는 항공기 정비 불량에 의한 것으로 귀결된다. 그러나 더욱 중요한 것은 공항이나 공항시설이 안전을 담보할 수 있을 정도로 완벽하다면 항공교통 사고를 더욱 감소시킬 수 있을 것으로 생각한다. 따라서 공항개발 단계에서부터 항공안전을 우선시 하는 법률적 제도적 보완이 필요하다고 할 수 있다.

• 한국작물학회지
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• 제27권4호
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• pp.398-410
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• 1982

밭에서 재배되는 우리나라 하작물의 종류는 다양하며 년차 또는 지역에 따라 변이가 큰데 그 주요원인은 기상요인으로서 강우와 온도가 그 주요한 역할을 하고 있으며 바람과 일조량 등 각종 기상요인도 하작물의 생산에 영향을 미치게 될 것이다. 주요 재해원인이 되고 있는 기상요인을 인위적으로 조절하여 일반작물을 재배한다는 것을 매우 어렵기 때문에 농작물 자체나 재배 및 관리기술의 향상으로 재해를 최소화시켜야 될 것이다. 강우량은 하작물 생산에 가장 중요한 기상요인의 하나로 작용하며 이는 한발과 과습의 두 측면에서 생각할 수 있다. 우리나라는 계절풍대에 속하는 관계로 이 두 재해원인중 그 정도의 차이는 있을지라도 거의 매년 부닥치게 되므로 관개와 배수시설을 완비한다면 별로 문제가 없겠으나 현실적으로는 용역한 일이 아니다. 따라서 하작물 품종 육성에서는 반드시 내한, 내습, 내병 등의 요인을 고려하여야 할 것이며 한해나 습해상습지대에서는 이에 알맞는 작물종류 및 품종을 선택 이용해야 될 것이고 배수와 중경, 제초, 재식방법 등의 재배기술을 활용해야 할 것이다. 온도에 의한 장해로서는 주로 저온피해를 생각할 수 있으며 늦추위와 가을철 조기 저온이 그 주요인이 될 것이고 가끔 여름철의 저온도 하작물의 저수원인으로 작용하게 될 것이다. 또 작물에 따라서는 고온장해도 발생하나 내냉, 내서성 및 조숙성품종 육성 등으로 어느 정도 극복이 가능하며 파종기, 수확기 등의 조정도 피해회피의 좋은 방법이 될 수 있을 것이다. 하작물의 도복, 병해, 충해 등도 기상요인에 의한 직접 또는 간접의 피해가 되겠으나 이들 재해는 육종적인 방법으로 극복할 수 있는 형질들이며 또 적절한 방제나 구제방법도 알려져 있다. 기상요인에 의한 피해통계의 작성과 재해발생예보체계의 확립 및 보상제도를 도입하여 농업을 근대산업형태로 체질개선하는 정책적 뒷받침이 시급히 요구된다. 가지고 있음이 확인됐다. 7. 참깨 품종중에는 주당삭수 150개이상인 구례와 재래종 12003가 조사되었으며 삭당입수 75입이상인 해남, 우강품종, 등숙비율에서도 90%이상인 품종 수원 8호, 청송등이 있었다. 8. 참깨는 품종에 따라 만파적응력이 다르므로 맥후작재배용 품종육성은 반드시 맥후작 재배조건에 맞추어 별도의 육종계획으로 실시하는 것이 효과적이다.. 현재 품종들의 탈립성 분류기준으로 사용되고 있는 평균인장강도는 그 분산이 변이가 크고, 환경의 영향을 많이 받으며 이삭의 곡립들 중 수확작업시 실제로 탈립이 잘 되는 곡립은 인장강도가 98g이하이었으므로 품종의 탈립성 판정 및 포장손실의 추정을 위해서는 표본중 인장강도가 100g 이하인 곡립들의 전곡립수에 대한 비율을 기준으로 할 것을 제의한다. 6. MET계통은 생장속도가 수원 19호보다 훨씬 늦었으며 개화기도 2~3주나 늦었다. 7. 흑조위축병 : 수원 19호와 같이 MET계통도 흑조위축병에 대해 이병성이었다. 이병성은 늦게 파종하거나 밀식할수록 높아지는 경향이 있었다..7g로서 가장 무거워 많은 차이를 보이었다. 10a당 정조중은 대조구에 비하여 Dolomite처리구가 8.6%, 유황첨가구가 5.7~7.4% 증수되었음을 보이었다. 7. 식물체중의 조단백질 함량은 대조구, 5%, 10% 유황첨가구가 3.31~3.50%로서 비슷하였고 15% 유황첨가구는 3.94%, Dolomite첨가구는 5.38%였다. 아미노산도 15%유황첨가구와 Dolomite첨가구가 많이 함유되어 있었다. 현미중 조단백질은 15%유황첨가구가 10.14%로서 최고이었으며 10%유황첨가구와 Dolomite첨가구는 9.85%로서 다음이었다. 아미노산도 대조구의 현미에는 유황처리구보다 작았으며 유황처리구에서는 특히 Glutamic acid와 Lysine이 함유되여 있었다.ligraphy patterns were

• 시큐리티연구
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• 제41호
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• pp.293-326
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• 2014

최근 전세계적으로 해적발생 건수는 꾸준히 증가하고 있을 뿐만 아니라 지역도 점차 확대되고 있다. 생계형 해적활동에서 대규모 조직화 지능화 산업화되면서 해적피해로 인한 손실이 연간 10조원을 상회하고 있다. 선박에 승선하는 무장경비원과 그를 고용한 사설해상보안회사에 대한 제도 및 관리방안에 대한 연구는 매우 부족한 편이다. 이와 같은 무장 경비원에 대한 법적 공백상태를 해소하고, 미비점을 정비하며, 국제 해상안전과 대한민국 국민 및 선박의 안전을 도모하기 위하여 해상무장경비원제도의 도입은 매우 시급한 과제라고 아니할 수 없다. 이에 따라 본 논문에서는 해적의 실태를 분석하고 무장경비원의 활동상을 검토하여 제도적인 도입방안을 모색해 보고자 한다. 선박승선 무장경비원제도 도입방안은 어떠한 방향으로 되어야 합리적인가에 대한 진지한 검토가 필요하다고 생각된다. 우리나라의 선박에 승선하는 무장경비원에 대한 정책은 무엇인가?, 이 무장경비원 사용을 인정한다면 법적 근거는 무엇인가?, 법적 근거가 없다면 신중한 검토를 통하여 마련해야 한다. 특히 선박승선 무장경비원은 총기를 사용할 수 있다는 점에서 하는 특수경비원과 유사한 점이 있다. 해양수산부의 안은 경찰청 소관 법령인 경비업법상의 특수경비원제도와 충돌하므로 이에 대한 새로운 법률을 제정한다기 보다는 경비업법에 선박에 승선하는 무장경비원제도를 신설하는 방안이 합리적인 방안이 아닌가 생각된다. 그리고 그 관리기관은 해양수산부가 아니라 무기관리의 전문성을 가지고 현장에서 활동하는 국민안전처의 해양경비안전본부가 되어야 합리적이고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권4호
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• pp.15-31
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• 2022

본 연구는 근대경관이 병존하는 창경궁을 대상으로 조경 복원정비 양상의 타당성을 해석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전담관리 조직에 따른 조경 복원정비 태도 변화를 이해하였다. 1908년 어원사무국의 황실재산 국유화와 환경미화, 1961년 문화재관리국 출범과 1963년 사적 지정에 따른 문화재 보존, 1983년 창경궁사무소의 복원 후속처리로서 환경정화, 1999년 문화재청 승격과 2019년 궁능유적본부 발족 이후 전문적 조경관리와 관람환경 제공이 포함된다. 둘째, 해방 이후 '창경원 환경정화기(1954~1977)'에는 유원지 시설의 기능 복구, 벚꽃놀이를 위한 시설 설치, 국립동물원 도약을 위한 환경정화가 이루어졌다. '창경궁 중건기(1983~1986)'에는 도시공원 기능을 포함한 복원정비 공사, 완충기능의 유보녹지 설정, 외부공간의 전통적 재조성, 산림지역 통합 정비가 진행되었다. '전통조경공간 보완기(1987~2009)'는 소나무로 획일화된 녹지 경관조성, 화계 중심의 다양한 식생 경관이 도입되었고, '관람환경 개선·정비기(2010~2022)'는 활용을 전제로 한 기본계획 수립되었으나 단위 공간에 집중된 소극적 정비가 고수되고 있다. 셋째, 조경 복원정비의 타당성과 관련하여 문화재 보존원칙의 '고유성' 측면에서 권역별 궁제의 회복이 전각이 밀집한 구역에서 40여 년간 확장되지 않음을 파악하였다. 또한, 다층위의 역사를 존중하는 여부로서 '시대성'은 두 차례 창경궁의 복원기준연대를 설정하는 과정에서 고려되지 않았다. 조선과 근대의 원상이 병존하는 후원 권역의 대온실 일원은 자수화단, 춘당지가 하나의 영역으로서 '완전성'을 만족시키지 못하였다. 문화재 공간의 활용 실태로 파악한 '효용성'은 내·외전 권역과 다른 프로그램들로 집중된 대온실과 춘당지의 장소성 확립을 시사한다.

• 한국노년학
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• 제39권2호
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• pp.199-211
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• 2019

본 연구는 노인을 전기노인과 후기노인으로 구분하고 선호하는 여가의 수행여부에 따른 여가만족도와 여가수행도의 차이를 비교분석하는데 목적이 있다. 분석을 위해 국민연금연구원의 제 6차 국민노후보장패널조사(KReIS) 부가조사 데이터를 이용하였다. 최종 분석 대상자는 전기노인 2,212명, 후기노인 1,985명으로 총 4,197명의 데이터를 분석하였으며 그 결과, 전기노인(6.83시간/7.39시간)에 비해 후기노인(7.64시간/7.81시간)의 주중 및 주말 여가시간이 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한 참여하고 있는 여가활동유형은 전기노인과 후기노인에서 요일에 관계없이 휴식활동이 80%이상(TV 시청 및 라디오듣기 70% 이상)을 차지하였다. 선호여가 수행여부에 따른 여가수행도와 여가만족도 결과, 주중의 경우 선호하는 여가를 수행하고 있지 않은 후기노인의 여가수행도가 더 높았고, 주말의 경우에는 선호여가 수행여부와 관계없이 후기노인의 여가수행도가 높았다. 여가수행도의 경우에는 전기노인과 후기노인에서 수행도가 매우 높게 나타났으며, 여가만족도의 경우, 전기노인과 후기노인에서 모두 보통으로 응답하였고 전기노인의 여가만족도가 유의미하게 높았다. 여가변화요구도의 경우 선호여가 수행여부나 요일에 관계없이 전기노인의 여가변화요구도가 유의미하게 높게 나타났지만 두 집단의 응답 점수는 변화하고 싶지않음에 가까웠다. 이러한 연구결과를 바탕으로 전기노인과 후기노인의 여가만족을 향상시키고 여가수행을 지속하기 위한 여가제약요인을 고려한 프로그램 개발 및 건강관리제도 도입과 같은 실천적인 움직임이 이어야 할 것이다. 또한 전기노인과 후기노인의 여가활동 현황이나 유형분석에서 더 나아가 여가참여에 영향을 주는 주관적 요소 등의 질적인 측면을 고려한 체계적인 조사척도 연구의 필요성을 강조하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.